【摘 要】
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我国作为养猪大国,生猪的健康养殖关系国民生计,随着信息技术和计算机视觉技术的发展,智能化养殖技术也得到了飞速发展。本论文提出利用目标检测与跟踪技术,并对检测网络进行优化,实时监测猪舍中的猪只,了解生猪的行为习惯,以便能更高效的进行养殖,提高养殖效益。本文研究内容及结果如下:（1）本文使用了爱丁堡猪行为视频数据集,利用图像处理技术,获取训练所需要的图片数据集。（2）利用YOLO算法,通过添加三种注意
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我国作为养猪大国,生猪的健康养殖关系国民生计,随着信息技术和计算机视觉技术的发展,智能化养殖技术也得到了飞速发展。本论文提出利用目标检测与跟踪技术,并对检测网络进行优化,实时监测猪舍中的猪只,了解生猪的行为习惯,以便能更高效的进行养殖,提高养殖效益。本文研究内容及结果如下:（1）本文使用了爱丁堡猪行为视频数据集,利用图像处理技术,获取训练所需要的图片数据集。（2）利用YOLO算法,通过添加三种注意力机制作对比,选择了效果最好的坐标注意力机制（CA）。使用此方法对生猪进行检测,确定了生猪在猪圈中的位置,并检测其饮食行为和饮水行为。使用了YOLO官方提供的四种网络结构进行实验,表明CA注意力机制可以适用于多种网络结构,对检测效果都有一定的提升,在使用最简单的YOLOv5s网络加上CA注意力机制的情况下,检测的平均准确率m AP可达87.93%,提升率达5.02%。（3）利用DeepSORT算法对生猪进行目标跟踪,跟踪的准确率为66.48%。以检测目标的中心位置代表生猪位置,以中心位置的移动表示生猪的运动,绘制生猪的移动轨迹,并使用Open CV推理计算出生猪的运动距离。本研究中圈养生猪的活动量较少,日活动距离在400米至600米左右。（4）通过对所研究生猪的行为进行统计与分析,包括饮食、饮水行为和运动行为,总结了目标生猪的行为习惯,并设计了生猪检测系统,能够向用户展示生猪饮食、饮水行为和运动距离的检测结果。虽然本实验中,生猪的这三种行为并没有出现异常,但也给之后的养殖工作提供了一些数据参考,为生猪的规模化养殖提供了一定的帮助,在生猪养殖领域有重大意义。
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